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详解CAN总线:标准数据帧和扩展数据帧

目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧,CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,以便可以扩展更多...字节1为帧信息,第7位(FF)表示帧格式,在标准帧中FF=0,第6位(RTR)表示帧的类型,RTR=0表示为数据帧,RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节4~11为数据帧的实际数据,远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节,包括帧描述符和帧数据两部分,如下表所示: 前5字节为帧描述部分。...字节1为帧信息,第7位(FF)表示帧格式,在扩展帧中FF=1,第6位(RTR)表示帧的类型,RTR=0表示为数据帧,RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,功能上都是相同的,它们有一个共同的特性:帧ID数值越小,优先级越高。

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    用 R &Python 在云端运行可扩展数据科学

    下面就列出几条: 需要运行可扩展的数据科学:让我们回到几年前。在2010年,我进入一家跨国保险公司组建数据科学部门。其中的一项工作就是采购了一台16GB RAM的服务器。...快速搭建原型:很多时候,你在路上或是和朋友交流时蹦出了新想法。这些情况下,使用云计算服务就会很便捷。能快速地完成原型开发,而不必担心版本和扩展性。在证实了自己的想法之后,也能方便地转化为产品。...在 这里有更多关于云计算部件的内容。 现在你明白了数据科学的云计算的需求了吧。我们接着看看在云端执行R和Python的不同选择。...在云端做数据科学的选择: Amazon Web Services (AWS) Amazon是云计算界的老大。它们占据最大的市场份额,有完整的文档,提供便捷的环境支持快速扩展。...正如名字所称,这个选择是基于Python开发,但它提供了一个单独的窗口来托管主机、搭建网站和进行数据科学分析。 在云端进行数据科学的挑战: 尽管云计算有其独有的优势,它也面临着不少挑战。

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    用R & Python在云端运行可扩展数据科学

    下面就列出几条: 需要运行可扩展的数据科学:让我们回到几年前。在2010年,我进入一家跨国保险公司组建数据科学部门。其中的一项工作就是采购了一台16GB RAM的服务器。...快速搭建原型:很多时候,你在路上或是和朋友交流时蹦出了新想法。这些情况下,使用云计算服务就会很便捷。能快速地完成原型开发,而不必担心版本和扩展性。在证实了自己的想法之后,也能方便地转化为产品。...现在你明白了数据科学的云计算的需求了吧。我们接着看看在云端执行R和Python的不同选择。 在云端做数据科学的选择: Amazon Web Services (AWS) Amazon是云计算界的老大。...它们占据最大的市场份额,有完整的文档,提供便捷的环境支持快速扩展。这篇文章教你如何在机器上运行 R或者RStudio。如果云端的机器是Linux系统,那么Python是预装的。...正如名字所称,这个选择是基于Python开发,但它提供了一个单独的窗口来托管主机、搭建网站和进行数据科学分析。 在云端进行数据科学的挑战: 尽管云计算有其独有的优势,它也面临着不少挑战。

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    在Kubernetes集群中扩展CoreDNS

    用于调整Kubernetes集群中的CoreDNS资源/需求的指南 Chris O'Haver 我正在分享在Kubernetes(1.12)中使用CoreDNS(1.2.5)运行的一些测试结果,以便为将...除了在默认配置中测试CoreDNS之外,我还测试了CoreDNS并启用了可选的autopath插件。...这些测试在启用autopath时量化了内存/性能交易。 本文中的指南和公式基于GCE中的一组集群测试,您的环境可能会有所不同。...内存和Pod 在大规模Kubernetes集群中,CoreDNS的内存使用率主要受集群中Pod和服务数量的影响。 ?...使用autopath插件 CoreDNS中的autopath插件是一个减轻ClusterFirst搜索列表惩罚的选项。启用后,它会减少客户端在查找外部名称时进行的DNS查询次数。

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    如何在Python中扩展LSTM网络的数据

    在本教程中,您将发现如何归一化和标准化序列预测数据,以及如何确定哪些用于输入和输出变量。 完成本教程后,您将知道: 如何在Python中归一化和标准化序列数据。...如何在Python 照片中为长时间内存网络量化数据(版权所有Mathias Appel) 教程概述 本教程分为4部分; 他们是: 缩放系列数据 缩放输入变量 缩放输出变量 缩放时的实际注意事项 在Python...与归一化一样,标准化可能是有用的,甚至在某些机器学习算法中,当您的数据具有不同比例的输入值时也是如此。 标准化假设您的观察结果符合具有良好的平均值和标准偏差的高斯分布(钟形曲线)。...您将需要以完全相同的方式将未来的新数据归一化,就像用于培训模型的数据一样。保存用于文件的系数,稍后在需要在进行预测或扩展新数据时加载它们。 数据分析。使用数据分析来帮助您更好地了解您的数据。...如果您的问题具有多个级数,请将其视为单独的变量,然后分别进行扩展。 在适当的时间缩放。在正确的时间应用任何缩放变换很重要。例如,如果您有一系列不稳定的数量,则可能会在首次使数据静止后进行缩放。

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    使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

    在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 在本系列中,我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 在继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...在本系列文章中,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。

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    如何在Python中为长短期记忆网络扩展数据

    在本教程中,你将了解如何对序列预测数据进行规范化和标准化,以及如何确定将哪些序列用于输入和输出。 完成本教程后,你将知道: 如何归一化和标准化Python中的数据序列。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是: 缩放数据序列 缩放输入变量 缩放输出变量 扩展时的实际考虑 在Python中缩放数据序列 你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...与归一化一样,标准化可能是十分有用的,甚至在一些机器学习算法中,当你的数据具有不同比例的输入值时,标准化依然很有用。 标准化假设你的观测符合高斯分布(钟形曲线),表现出良好的平均值和标准差。...从零开始扩展机器学习数据 如何在Python中规范化和标准化时间序列数据 如何使用Scikit-Learn在Python中准备数据以进行机器学习 概要 在本教程中,你了解了如何在使用Long Short...具体来说,你了解到: 如何归一化和标准化Python中的数据序列。 如何为输入和输出变量选择适当的缩放比例。 缩放数据序列时的实际考量。

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    Python在大数据挖掘中的应用

    ,Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用, 如:微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中,全部都支持Python。而对于其它语言来讲,上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...从数据处理出发,从效率角度将Python及MySQL进行实际对比,展示Python对数据处理的强大能力。 Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中,在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。

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    python数据分析——在python中实现线性回归

    本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作,参数选择如何改进回归模型将在以后说明。 回归 回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。...那么回归主要有: 简单线性回归 多元线性回归 多项式回归 如何在python中实现线性回归 用到的packages NumPy NumPy是Python的基础科学软件包,它允许在单维和多维数组上执行许多高性能操作...scikit-learn scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据,减少维数,实现回归,分类,聚类等的方法。...>> print(x) [[ 5] [15] [25] [35] [45] [55]] >>> print(y) [ 5 20 14 32 22 38] 可以看到x是二维的而y是一维的,因为在复杂一点的模型中...²等变量,所以在创建数据之后要将x转换为?²。

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    Python在大数据挖掘中的应用

    ,Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用, 如:微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中,全部都支持Python。而对于其它语言来讲,上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...从数据处理出发,从效率角度将Python及MySQL进行实际对比,展示Python对数据处理的强大能力。 ? Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中,在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。

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    快速在Python中实现数据透视表

    这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是在excel中。但是不用害怕,数据透视表非常棒,在Python中,它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。...任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程,在结束的时候,我们会消除对数据透视表的恐惧。 PART 02 什么是数据透视表?...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额,数据透视表将是一个很好的工具。它会给你一个新表格,显示每一列中每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景,在这个场景中,数据透视表非常有用。...PART 06 使用Pandas做一个透视表 Pandas库是Python中任何类型的数据操作和分析的主要工具。...成熟游戏在这些类别中很少有暴力元素,青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素,但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视表 数据透视表在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。

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    FFmpeg代码导读——HEVC在RTMP中的扩展

    HEVC在RTMP中的扩展 为推进HEVC视频编码格式在直播方案中的落地,经过CDN联盟讨论,并和主流云服务厂商达成一致,规范了HEVC在RTMP/FLV中的扩展,具体修改内容见下。...4.1 FLV规范扩展 HEVC为视频编码格式,因此对FLV规范的扩展,只集中在Video Tag,其它部分,无任何改动。...4.1.2 支持HEVC的VideoTagBody 当CodecID为12时,VideoTagBody中存放的就是HEVC视频帧内容。...HEVC与AVC视频帧在FLV中的存放格式相同,所以只需在读取Video Tag的地方增加AV_CODEC_ID_HEVC的判断条件即可,调整后的代码如下: if (st->codecpar->codec_id...4.2.3.2 write packet flv_write_packet的作用是写入音视频帧,其中有关写入video数据的地方,都需要加上AV_CODEC_ID_HEVC的判断条件,修改内容如下: else

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    领券